可以将python pandas中的groupby应用到已经分组的对象上吗？

是的，可以将Python pandas中的groupby应用到已经分组的对象上。

在pandas中，groupby函数用于按照指定的列或多个列对数据进行分组。它返回一个GroupBy对象，可以对该对象应用各种聚合函数（如sum、mean、count等）来计算分组后的统计结果。

当已经有一个GroupBy对象时，可以继续对其进行分组操作。例如，可以使用get_group方法获取指定分组的数据子集，或者使用agg方法对分组后的数据进行聚合操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
        'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
        'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]}
df = pd.DataFrame(data)

# 对A列进行分组
grouped = df.groupby('A')

# 对分组后的对象继续进行分组操作
sub_grouped = grouped.groupby('B')

# 获取指定分组的数据子集
subset = sub_grouped.get_group(('foo', 'one'))
print(subset)

# 对分组后的数据进行聚合操作
aggregated = sub_grouped.agg({'C': 'sum', 'D': 'mean'})
print(aggregated)

在上述示例中，首先对DataFrame对象df按照列'A'进行分组，得到一个GroupBy对象grouped。然后，对grouped对象再次按照列'B'进行分组，得到一个新的GroupBy对象sub_grouped。可以通过get_group方法获取指定分组的数据子集，也可以使用agg方法对分组后的数据进行聚合操作。

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